\section{Análise dos Resultados}
\label{analise}

Cada técnica foi analisada individualmente, levando em consideração a influência dos parâmetros na alteração da quantidade de predições corretas realizadas. A Tabela~\ref{tab:analise} mostra o desempenho das três técnicas, considerando a melhor combinação de parâmetros averiguados de cada uma.

\begin{table}[h!]
\caption{Comparação das três técnicas com os melhores parâmetros de cada}
\begin{center}
\begin{tabular}{m{8cm}|c|c}
\textbf{Técnica (e parâmetros)} & \textbf{Acertos} & \textbf{IC} \\ \hline
Rede Bayesiana (com Kernel Estimator) & 14857,6 & (14847,84, 14867,36) \\ \hline 
Árvore de decisão (com poda) &  17608,3 & (17589,98, 17626,62) \\
Rede Neural (0.03 de taxa de aprendizado, 1000 iterações, 40 neurônios na camada intermediária) & 17629,3 & (17276,71, 17981,88) \\ \hline 
\end{tabular}
\end{center}
\label{tab:analise}
\end{table}

A rede bayesiana, mesmo com o melhor parâmetro configurado, apresentou o pior desempenho. Um aspecto que pode influenciar bastante, é a simplificação da rede bayesiana implementada: considerar que os atributos são independentes. É possível que a relação entre atributos esteja influenciando a identificação das letras. Este tipo de informação é capturada pela árvore de decisão e pela rede neural.

Tanto a rede neural como a árvore de decisão (com e sem poda), apresentaram uma quantidade de identificações corretas estatisticamente equivalentes. No entanto, o processo de identificar e obter os parâmetros adequados da rede neural é dispendioso. Cada base de dados é própria quanto aos parâmetros adequados da rede neural. Neste aspecto, a árvore de decisão é mais simples de implementar e mostra bons resultados.